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あなたがまだ知らなかったなら

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TStream グーグル


トランザクション状態管理により、ユーザーはストリーム処理中に状態の一貫性を自分で管理する必要がなくなります。 このホワイトペーパーでは、トランザクション状態管理が組み込まれた、拡張性の高いデータストリーム処理システム(DSPS)であるTStreamを紹介します。 TStreamは、最新の共有メモリマルチコアアーキテクチャ向けに特別に設計されています。 TStreamの主な貢献は、新しい非同期状態トランザクション処理パラダイムです。 TStreamは、ストリームアプリケーションの計算ロジックから状態アクセスを切り離して延期することにより、ストリーム処理での状態管理によって引き起こされる不要なストールを最小限に抑えます。 延期された状態アクセスは自然にバッチを形成し、さらに、状態アクセス操作の各バッチ内で並列処理の機会を積極的に抽出して、ロックなしの一貫性を保証する操作チェーンベースの実行モデルを提案します。 提案の有効性を確認するために、TStreamを40コアマシンのXNUMXつの代替設計と比較しました。 私たちの広範な実験研究は、TStreamが、さまざまなタイプのワークロードを処理するときに、制限された遅延ペナルティではるかに高いスループットとスケーラビリティをもたらすことを示しています。 …

Luaの グーグル


Luaは、強力、効率的、軽量、埋め込み可能なスクリプト言語です。 手続き型プログラミング、オブジェクト指向プログラミング、関数型プログラミング、データ駆動型プログラミング、およびデータ記述をサポートします。 Luaは、単純な手続き型構文と、連想配列および拡張可能なセマンティクスに基づく強力なデータ記述構造を組み合わせたものです。 Luaは動的に型指定され、レジスタベースの仮想マシンでバイトコードを解釈することによって実行され、増分ガベージコレクションによる自動メモリ管理を備えているため、構成、スクリプト作成、およびラピッドプロトタイピングに最適です。 …

バタチャリヤ距離 グーグル


統計では、Bhattacharyya距離は、1930つの離散または連続確率分布の類似性を測定します。 これは、XNUMXつの統計サンプルまたは母集団間の重複量の尺度であるBhattacharyya係数と密接に関連しています。 どちらの指標も、XNUMX年代にインド統計研究所で働いていた統計家のアニルクマールバタチャリヤにちなんで名付けられました。 この係数を使用して、検討中のXNUMXつのサンプルの相対的な近さを判断できます。 これは、分類におけるクラスの分離可能性を測定するために使用され、マハラノビス距離はXNUMXつのクラスの標準偏差が同じである場合、バタチャリヤ距離の特定のケースであるため、マハラノビス距離よりも信頼性が高いと見なされます。 したがって、XNUMXつのクラスの平均が類似しているが標準偏差が異なる場合、マハラノビス距離はゼロになる傾向がありますが、バタチャリヤ距離は標準偏差の差に応じて大きくなります。 …

リスク回避的でロバストな敵対的強化学習(RARARL) グーグル


深層強化学習は、最近、コンピューターゲームとロボット制御タスクの解決において大きな進歩を遂げました。 ただし、既知の問題は、ポリシーがトレーニング環境に適合しすぎて、自動車事故などのまれな壊滅的なイベントを回避できない可能性があることです。 強化学習アルゴリズムの堅牢性を向上させるための古典的な手法は、ランダム化された環境のセットでトレーニングすることですが、このアプローチは一般的な状況を防ぐだけです。 最近、堅牢な敵対的強化学習(RARL)が開発されました。これにより、訓練を受けた敵によるランダムで体系的な摂動の効率的な適用が可能になります。 RARLの制限は、期待される制御目標のみが最適化されることです。 リスクの明示的なモデリングや最適化はありません。 したがって、エージェントは、予想される目的への影響を除いて、壊滅的なイベント(つまり、異常に大きな負の報酬を誘発するイベント)の可能性を考慮しません。 この論文では、リスク回避的な主人公とリスクを求める敵対者を使用して、リスク回避的なロバストな敵対的強化学習(RARARL)を紹介します。 自動運転車のコントローラーでアプローチをテストします。 ポリシーネットワークのアンサンブルを使用して、価値関数の分散としてリスクをモデル化します。 実験を通じて、リスク回避的なエージェントは、リスクを求める敵を処理するための設備が整っており、敵なしでトレーニングされたエージェントと比較して、クラッシュが大幅に少ないことを示しています。 …

PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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出典:https://analytixon.com/2021/07/16/if-you-did-not-already-know-1450/

ビッグデータ

機械学習のためにどのくらいの数学を知る必要がありますか?

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機械学習のための数学| MLアルゴリズムを理解するための数学





















アナリティクスについてすべてを学ぶ



PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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出典:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/07/how-much-mathematics-do-you-need-to-know-for-machine-learning/

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ビッグデータ

あなたがまだ知らなかったなら

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MLヘルス グーグル


機械学習(ML)アルゴリズムを本番環境に長期間展開することで、ラベルがない場合のモデルのリアルタイム予測品質の監視や管理などの新しい課題が明らかになりました。 ただし、このような追跡は、誤った予測に起因する壊滅的なビジネス結果を防ぐために不可欠です。 これらの展開の規模により、手動による監視が禁止され、アラートを追跡および発生させる自動化された手法が不可欠になります。 ラベルがない場合のMLモデルの予測パフォーマンスの潜在的な低下を追跡するためのフレームワークMLHealthを紹介します。 フレームワークは、診断方法を使用して、さらに調査するためのアラートを生成します。 本番データのパターンがトレーニングデータの分布と一致しない場合に潜在的な問題を監視するために、そのような方法のXNUMXつを開発します。 不一致のデータセットの問題を検出する際に、この方法がRMSE、KL-Divergence、Wassersteinなどの標準の「距離メトリック」よりも優れていることを示します。 最後に、ML Healthアプローチを組み込んだ作業システムを紹介し、現実的な完全な本番MLライフサイクル内でML展開を監視および管理します。 …

ガイド付きズーム グーグル


空間的接地を利用してより多くの情報に基づいた予測を行うアプローチであるガイド付きズームを提案します。 これは、モデルに予測の「正しい理由」があることを確認することによって行われます。これは、トレーニング時に同様の正しい決定を行うために使用される理由と一貫性のある理由として定義されます。 ディープニューラルネットワークが予測を行う理由/証拠は、モデル出力の特定のクラス条件付き確率に対する、ピクセル空間での空間的根拠であると定義されています。 ガイド付きズームは、予測を行うために使用される証拠がどれほど合理的であるかを質問します。 最先端の深い単一ラベル分類モデルでは、top-k(k = 2、3、4、…)の精度は通常top-1の精度よりも大幅に高くなります。 これは、クラス間の違いが非常に微妙な、きめ細かいデータセットでより明確になります。 ガイド付きズームにより、XNUMXつのきめ細かい分類データセットでモデルの分類精度が向上することを示します。 また、それらのアンサンブルを、次に最も識別力のある証拠を繰り返し明らかにする敵対的な消去アプローチと比較することにより、さまざまな接地手法の相補性を探ります。 …

UniParse グーグル


このホワイトペーパーでは、オープンソースのPythonソフトウェアパッケージとしてリリースされたグラフベースの解析フレームワークとツールキットUniParseの設計と使用について説明します。 フレームワークとしてのUniParseは、グラフベースの依存関係解析アーキテクチャの研究プロトタイピング、開発、および評価を新たに合理化します。 UniParseは、すべての依存関係パーサーコンポーネントに対して、非常に効率的で、十分に独立していて、読みやすく、拡張しやすい実装を可能にすることでこれを実現します。 エンコーダーとデコーダーの両方のさらに効率的なCython実装、および必要な特殊な損失を含む、現在のすべての最先端の一次グラフベースのパーサーの再実装として、既製の構成でツールキットを配布します関数。 …

スパース制約保存マッチング(SPM) グーグル


コンピュータビジョンに関心のある多くの問題は、XNUMXつの機能セット間の一貫した対応を見つける問題として定式化できます。 XNUMX対XNUMXのマッピング制約を伴う特徴対応(マッチング)問題は、通常、順列(または直交)制約を伴う積分二次計画法(IQP)問題として定式化されます。 NP困難であるため、緩和モデルが必要です。 IQPマッチング問題を最適化するための主な課題のXNUMXつは、離散XNUMX対XNUMXマッピング(順列)制約をXNUMX次目的最適化にどのように組み込むかです。 この論文では、IQPマッチング問題のためのスパース制約保存マッチング(SPM)と呼ばれる新しい緩和モデルを提示します。 SPMは、離散順列制約がスパース制約を介して適切にエンコードできるという私たちの観察に動機付けられています。 従来の緩和モデルと比較すると、SPMは、スパース制約を介して離散XNUMX対XNUMXマッピング制約を直接組み込むことができるため、元のIQPマッチング問題に対してより厳密な緩和を提供します。 提案されたSPMモデルを解決するために、シンプルでありながら効果的な更新アルゴリズムが導出されました。 いくつかの機能マッチングタスクの実験結果は、SPMメソッドの有効性と効率を示しています。 …

PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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出典:https://analytixon.com/2021/07/29/if-you-did-not-already-know-1461/

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ビッグデータ

ノキアは、ターンアラウンドが定着するにつれて、通年の予測を引き上げます

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ヘルシンキ(ロイター)-通信機器メーカーのノキアは木曜日に予想を上回る第XNUMX四半期の営業利益を報告し、事業の好転のおかげで、約束どおり通年の見通しを引き上げた。

フィンランドの会社の682月から808.51月の同等の営業利益は、前年の423億408万ユーロからXNUMX億XNUMX万ユーロ(XNUMX億XNUMX万ドル)に上昇し、アナリストのRefinitiv世論調査でのXNUMX億XNUMX万ユーロの平均見積もりを上回りました。

地政学の変化と大幅なコスト削減により、ノキアはCEOのペッカ・ルントマルクが主導権を握ってからわずか5年後に、世界のXNUMXG展開レースにしっかりと戻り、スウェーデンのライバルであるエリクソンに着手することができました。

「計画よりも早く実行しました。 戦略 ランドマークは木曜日の声明で述べたが、ノキアは2021年下半期の結果がそれほど目立たないと予想していると付け加えた。

ノキアは現在、通年の純売上高は、以前の見積もりである21.7億〜22.7億ユーロから、20.6億〜21.8億ユーロになると予想しており、営業利益率は10%から12%ではなく7〜10%になると述べています。以前。

同社は13月XNUMX日、見通しを引き上げると発表したが、詳細は明らかにしていない。

($ 1 = 0.8435のユーロ)

(Essi Lehtoによる報告、TerjeSolsvikとSrirajKaluvilaによる編集)

画像著作権:ロイター

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出典:https://datafloq.com/read/nokia-lifts-full-year-forecast-turnaround-takes-root/16713

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「ミーム」株への玄関口であるロビンフッドは、2.1億ドルのIPOを調達

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EchoWangとDavidFrenchによる

(ロイター)-Robinhood Markets Inc、取引アプリの所有者、 小売 今年の「ミーム」株取引の熱狂を推測している投資家は、水曜日の新規株式公開で2.1億ドルを調達しました。

同社は、Redditなどのソーシャルメディアサイトで取引投機の対象となった後、激しい変動が見られたGameStopCorpなどの暗号通貨や株式に対する個人投資家の魅力を利用しようとしていました。 ロビンフッドの月間アクティブユーザー数は、11.7月末の21.3万人からXNUMX月末のXNUMX万人に急増しました。

IPOはロビンフッドを31.8億ドルと評価し、チャールズシュワブコーポレーションなどの従来のライバルの多くよりも収益の関数として大きくしましたが、提供価格は会社が示した範囲の下限でした。

一部の投資家は、泡立つ評価への懸念、ロビンフッドの事業を取り締まる規制当局のリスク、さらにはXNUMX月末にミーム株取引の熱狂が燃え上がったときに会社が取引制限を課すことへの怒りを長引かせて、傍観し続けた。

ロビンフッドは、IPOで55万株を38株38ドルで売却したと述べた。これは42ドルからXNUMXドルの価格帯の下限である。 これにより、新規上場の猛烈な市場の中で、年初来に公開されたことが最も価値のある米国企業のXNUMXつになります。

珍しい動きで、ロビンフッドは、ユーザーのために株式の20%から35%を予約すると述べていました。

ロビンフッドのプラットフォームにより、ユーザーは株式、上場投資信託、オプション、暗号通貨を無制限に手数料なしで取引できます。 そのシンプルなインターフェースは、COVID-19パンデミックの間に自宅から取引する若い投資家に人気がありました。

ロビンフッドは、クリアリングハウスでの預金要件が10倍に引き上げられた後、一部の人気株の取引を制限した今年初めに、一部の投資家と米国議員を激怒させました。 これは、多くの規制調査の中心となっています。

同社は今週、米国の規制当局から、XNUMX月末に取引制限が設けられる前に従業員がGameStopとAMC Entertainment Holdings、Incの株式を取引したかどうかについて問い合わせを受けたことを明らかにした。

70月、ロビンフッドは、ウォール街の規制当局である金融業界規制当局による、システムの停止、「虚偽または誤解を招く」情報の提供、弱いオプション取引管理などの「システム」障害に関する調査を解決するために、XNUMX万ドル近くを支払うことに合意しました。

証券会社はまた、収益の大部分を「注文フローの支払い」に依存していると批判されています。この場合、マーケットメーカーから取引をルーティングするための手数料を受け取り、ユーザーに個別の取引の料金を請求しません。

批評家は、他の多くのブローカーによって使用されている慣行は、ブローカーがより高い手数料を支払う人に注文を送るように動機付けるという理由で、利益相反を生み出すと主張しています。 ロビンフッドは、ユーザーにとって最も安いものに基づいて取引をルーティングし、手数料を請求する方が費用がかかると主張しています。 米国証券取引委員会はその慣行を検討しています。

ロビンフッドは、スタンフォード大学のルームメイトであるウラジミールテネフとバイジュバットによって2013年に設立されました。 これらの提出書類によると、彼らは募集後の議決権の過半数を保有し、バートは発行済み株式の議決権の約39%を保有し、テネフは約26.2%を保有します。

同社の株式は、木曜日に「HOOD」というティッカーの下でナスダックで取引を開始する予定です。

ゴールドマンサックスとJPモルガンは、ロビンフッドのIPOの主幹事でした。

(ニューヨークのEchoWangとDavidFrenchによる報告、Leslie Adlerによる編集)

画像著作権:ロイター

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出典:https://datafloq.com/read/robinhood-gateway-meme-stocks-raises-21-billion-ipo/16712

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